基于云模型理论的模拟电路故障分类诊断的研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| ·研究背景和存在的主要问题 | 第11-13页 |
| ·研究背景和意义 | 第11-12页 |
| ·本文研究的故障诊断问题 | 第12-13页 |
| ·研究内容 | 第13-15页 |
| ·研究目标 | 第13-14页 |
| ·主要研究内容 | 第14页 |
| ·研究路线 | 第14-15页 |
| ·论文组织结构 | 第15-17页 |
| 第二章 模拟电路测试与故障诊断技术 | 第17-27页 |
| ·模拟电路故障分类和诊断方法 | 第17-21页 |
| ·模拟电路故障分类和故障模型 | 第17-19页 |
| ·模拟电路测试与故障诊断方法 | 第19-21页 |
| ·模拟电路故障诊断的发展与研究现状 | 第21-26页 |
| ·国外研究现状 | 第21-24页 |
| ·国内研究现状 | 第24-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 模拟电路故障样本的产生方法研究 | 第27-49页 |
| ·研究问题的提出 | 第27-28页 |
| ·预备知识 | 第28-38页 |
| ·云模型理论 | 第28-34页 |
| ·神经网络 | 第34-38页 |
| ·模拟电路故障特征的提取 | 第38-39页 |
| ·故障样本的产生方法 | 第39-42页 |
| ·原始故障特征获取及预处理 | 第39页 |
| ·故障云特征值样本的产生方法 | 第39-40页 |
| ·故障云模拟样本的产生方法 | 第40-41页 |
| ·样本集构造 | 第41-42页 |
| ·诊断实例 | 第42-48页 |
| ·故障诊断电路及其故障类别 | 第42页 |
| ·原始故障特征提取 | 第42-44页 |
| ·神经网络样本的构造 | 第44-46页 |
| ·神经网络结构设计与训练 | 第46-47页 |
| ·实验结果分析 | 第47-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第四章 基于云模型的模拟电路软故障概念诊断 | 第49-65页 |
| ·研究问题的提出 | 第49-50页 |
| ·软故障概念诊断原理 | 第50-51页 |
| ·电路软故障概念诊断模型 | 第51-59页 |
| ·故障特征提取部分 | 第52-57页 |
| ·故障类别诊断部分 | 第57-59页 |
| ·应用实例与实验结果分析 | 第59-63页 |
| ·验证电路及实验数据 | 第59页 |
| ·故障特征提取流程 | 第59-62页 |
| ·故障类别诊断 | 第62页 |
| ·实验结果分析 | 第62-63页 |
| ·本章小结 | 第63-65页 |
| 第五章 基于云模糊组的模拟电路故障字典测点选择 | 第65-85页 |
| ·研究问题的提出 | 第65页 |
| ·模拟电路的可测性设计问题 | 第65-66页 |
| ·基于故障字典技术的测点选择方法 | 第66-69页 |
| ·相关定义及存在的问题 | 第69-71页 |
| ·故障字典 | 第69页 |
| ·整数编码故障字典 | 第69-70页 |
| ·测点选择目标 | 第70页 |
| ·存在的问题 | 第70-71页 |
| ·云模糊组测点选择方法 | 第71-78页 |
| ·云特征故障字典 | 第72-73页 |
| ·云模糊组原子概念 | 第73-74页 |
| ·云模糊组概念编号信息表 | 第74-75页 |
| ·云模糊组定性概念隶属判定 | 第75-76页 |
| ·云模糊组整数编码故障字典 | 第76-78页 |
| ·测点优选算法 | 第78页 |
| ·电路应用实例及分析 | 第78-82页 |
| ·诊断电路 | 第78-79页 |
| ·实验结果分析 | 第79-82页 |
| ·本章小结 | 第82-85页 |
| 第六章 结果与展望 | 第85-89页 |
| ·本文总结 | 第85-86页 |
| ·进一步工作展望 | 第86-89页 |
| 参考文献 | 第89-97页 |
| 致谢 | 第97-98页 |
| 攻读博士学位期间完成的论文 | 第98页 |
| 攻读博士学位期间参加的科研项目 | 第98-99页 |
